Инженер по разработке AI-решений (Python, LLM)

Что предстоит делать

Вы будете работать над масштабируемыми AI-решениями, инструментами для разработчиков, автоматизацией рабочих процессов и AI-возможностями, которые повышают продуктивность инженеров и приносят реальную бизнес-ценность для клиентов.

• Проектировать, создавать и развертывать приложения на основе LLM и агентные AI-системы от прототипа до продакшена.
• Разрабатывать продакшен-уровня AI-агентов, мультиагентные системы и рабочие процессы с использованием инструментов.
• Внедрять RAG-пайплайны для работы с проприетарными и сторонними источниками данных.
• Создавать и поддерживать векторные базы данных для хранения, поиска и извлечения AI-данных.
• Проектировать и внедрять AI-функции, такие как помощь в написании кода, генерация документации, автоматизация тестирования, суммаризация, обнаружение знаний и поддержка ревью кода.
• Оценивать фундаментальные модели, такие как OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama, и другие коммерческие или модели с открытым весом.
• Создавать пайплайны оценки и бенчмаркинга LLM, включая офлайн-тесты, онлайн-мониторинг, ревью с участием человека (human-in-the-loop) и измерение качества.
• Улучшать производительность моделей по параметрам релевантности, точности, задержки, пропускной способности, надежности и стоимости.
• Проектировать и поддерживать API, бэкенд-сервисы, интеграции, потоки данных и пользовательские инструменты для AI-систем.
• Создавать пользовательские инструменты, навыки, интеграции и паттерны сервер/клиент в стиле MCP для агентных рабочих процессов.
• Развертывать, мониторить и оптимизировать AI-системы на облачных платформах с фокусом на масштабируемость, надежность, наблюдаемость и экономическую эффективность.

Что ждём от вас

• 2+ года практического опыта в создании и развертывании приложений на основе LLM, RAG-систем или AI-агентов в продакшене.
• Сильные навыки работы с Python, желательно 3+ года.
• Опыт создания бэкенд-систем, API, сервисов, интеграций и потоков данных.
• Опыт работы с объектно-ориентированным программированием, бэкенд-архитектурой, паттернами проектирования и проектированием продакшен-систем.
• Практический опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными фреймворками оркестрации AI.
• Сильный опыт проектирования агентных AI-систем, агентов, использующих инструменты, или многошаговых AI-рабочих процессов.
• Опыт работы с RAG-архитектурой, включая стратегии чанкинга, эмбеддинги, векторные базы данных, реранжинг и оценку поиска.
• Опыт работы с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus или аналогичными.
• Опыт оценки и бенчмаркинга LLM, включая проектирование пайплайнов оценки и измерение производительности моделей.
• Сильные навыки проектирования, итерации и оптимизации промптов.
• Опыт работы с крупными провайдерами моделей или моделями с открытым весом, такими как OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama или аналогичными.
• Опыт работы с облачными платформами: AWS, GCP Vertex AI, Azure AI Foundry или аналогичными.
• Знакомство с AI-безопасностью, ответственным AI, защитными механизмами (guardrails) и валидацией выходных данных для продакшен-систем.
• Опыт работы с CI/CD-пайплайнами, процессами развертывания и лучшими инженерными практиками.

Что предлагаем